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GLM-4.5发布，具备强大的推理、编码和智能代理能力
内容提要
Zhipu AI发布了GLM-4.5和GLM-4.5-Air两款新AI模型，分别拥有355B和106B参数，采用混合专家架构，优化为“思考”和“非思考”模式。GLM-4.5在编码基准测试中表现优异，成功率达到90.6%。
关键要点
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Zhipu AI发布了GLM-4.5和GLM-4.5-Air两款新AI模型，分别拥有355B和106B参数。
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这两款模型采用混合专家架构，优化为“思考”和“非思考”模式。
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GLM-4.5在编码基准测试中表现优异，成功率达到90.6%。
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GLM-4.5的架构优先考虑深度而非宽度，使用每层96个注意力头。
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训练使用了22T-token的语料库，其中7T-token专注于代码和推理。
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GLM-4.5在12个基准测试中排名第三，仅次于OpenAI和Anthropic的顶级模型。
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GLM-4.5-Air排名第六，超越了许多相似或更大规模的模型。
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GLM-4.5在编码基准测试中表现突出，SWE-bench Verified得分64.2%。
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早期测试者对GLM-4.5的编码和代理能力给予了高度评价。
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GLM-4.5可以通过Z.ai直接访问，或集成到现有的编码代理中。
延伸解读
模型架构的优势
GLM-4.5采用混合专家架构，优先考虑深度而非宽度，这使其在复杂推理和编码任务中表现出色。与其他模型相比，这种设计能够更好地处理多样化的任务，尤其是在需要高精度的场景中。
编码能力的突出表现
GLM-4.5在编码基准测试中取得了显著成绩，成功率达到90.6%。这一表现不仅超越了许多同类模型，也为开发者提供了强大的工具，适合用于实际的编码和自动化任务。
应用场景与集成方式
用户可以通过Z.ai直接访问GLM-4.5，或将其集成到现有的编码代理中。这种灵活的接入方式使得开发者能够根据需求快速部署，提升工作效率。
延伸问答
GLM-4.5和GLM-4.5-Air有什么区别？
GLM-4.5拥有355B参数，而GLM-4.5-Air则有106B参数，前者适合复杂推理，后者更轻便。
GLM-4.5在编码基准测试中的表现如何？
GLM-4.5在编码基准测试中成功率达到90.6%，在SWE-bench Verified中得分64.2%。
GLM-4.5的架构特点是什么？
GLM-4.5的架构优先考虑深度，使用每层96个注意力头，并采用混合专家架构。
GLM-4.5的训练数据来源是什么？
GLM-4.5的训练使用了22T-token的语料库，其中7T-token专注于代码和推理。
GLM-4.5的应用场景有哪些？
GLM-4.5适用于编码、推理和智能代理任务，可以通过Z.ai直接访问或集成到现有编码代理中。
GLM-4.5和其他模型相比的排名如何？
GLM-4.5在12个基准测试中排名第三，仅次于OpenAI和Anthropic的顶级模型。
